研究目的
通过模拟片流动力学，考虑降水、路面纹理、道路线形和路面凹陷等影响因素，建立一个分析模型来估算车辙路面的水膜厚度（WFD）。
研究成果
所提出的自动方法和分析模型能准确测量车辙尺寸并估算车辙路面的水分因子，从而识别出需要采取补救措施以减少交通事故的危险路段。
研究不足
该研究聚焦于沥青路面，可能不直接适用于其他类型路面。模型的准确性取决于三维激光成像和惯性测量单元数据的精度。
1：实验设计与方法选择：
本研究采用三维线扫描激光系统和惯性测量单元（IMU）进行路面特性测量，使用雨量水位测量仪（RLMI）测量降水。建立了用于估计路表水膜厚度（WFD）的分析模型。
2：样本选择与数据来源：
选取洛杉矶一段1.4公里长的沥青路面作为案例研究对象。数据包括路面纹理、坡度、车辙尺寸和降水量。
3：4公里长的沥青路面作为案例研究对象。数据包括路面纹理、坡度、车辙尺寸和降水量。 实验设备与材料清单：
3. 实验设备与材料清单：三维线扫描激光系统、惯性测量单元（IMU）、测距仪（DMI）、雨量水位测量仪（RLMI）以及电子带状液位传感器。
4：实验流程与操作步骤：
自动化采集路面特性与降水数据，随后使用所提模型估算路表水膜厚度（WFD），并通过人工测量进行验证。
5：数据分析方法：
采用邓尼特统计法比较估算的路表水膜厚度（WFD）与实地测量值。
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3D line scanning laser system
Acquires 3D laser imaging data from the pavement surface for texture and rutting measurement.
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Inertial Measurement Unit (IMU)
Measures Euler angles (roll, pitch, yaw) for pavement slope measurement.
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Distance Measuring Instrument (DMI)
Measures wheel rotation distance to control data acquisition frequency.
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Rainwater Level Measuring Instrument (RLMI)
Measures rainfall intensity and field WFD using eTape liquid level sensors.
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eTape liquid level sensor
Measures fluid level with resistive output varying with the level of fluid.
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